Question

我编写了一个用于分类的Matlab脚本。当我执行此操作时，我的内存出现错误。

for i =1:size(Y)  
    if(predictions(i) ~= clasL(find(ismember(mydata,X(i)),'rows')))  
        error = error+1;  
    end  
end

在上面的代码中，Y和predictions是维度为19928的向量。mydata和X是19928 * 62061和12819 * 62061矩阵。当我执行以下代码时，我收到以下错误

Error using  == 
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.

Error in ismember (line 62)
            tf = (a == s);

Error in myinit (line 105)
if(predictions(i) ~= clasL(find(ismember(mydata,X(i)),1)))

如何克服这个？请帮我。感谢

Answer 1

首先尝试在MATLAB进程上运行ulimit，以便它可以使用尽可能多的内存。

其次，我认为您希望将参数的顺序切换为ismember：

ismember(X(i, :), mydata, 'rows')

第三，如果更改参数的顺序，则不需要额外的find函数。然后你就可以这样做了（在循环内）：

[~, idx] = ismember(X(i, :), mydata, 'rows')
if (idx > 0 && predictions(i) ~= clasL(idx))
    error = error+1;  
end

第四，为了节省时间，您可以只为ismember中的所有行运行X（无循环），然后以矢量化方式查找错误数：

[~, idxs] = ismember(X, mydata, 'rows')
error = sum(predictions(idxs > 0) ~= clasL(idxs > 0))

高效的MATLAB代码，用于查找分类错误

1 个答案: